Re：候補セットの設計：問題に対するDOE制約の調整（2021-EU-30MP-784）@J_Asscher
問題1：既存のプロセスまたは以前の実験からの「参照実行」であるため、特定の処理を含めたいと思います。 私はこれらの実行に対して応答があるかもしれませんが、そうではないかもしれません。 候補ラン、拡張、またはそれらの組み合わせを使用する必要がありますか？
それはあなたが何をしたいかに依存します-拡張設計は、すでにいくつかの応答値を収集していて、最も有益なものが必要な場合のためのものです*新着*実行する因子設定の組み合わせ。 したがって、一連の設計を実行し、分析の次の段階で既存のすべての行を含める場合にのみ、Augmentを使用します。
Candidate Designsは、（原則として）Augmentationを含むより一般的なツールです。 [選択したすべての共変量行をデザインに含める]オプションをオンにすると、それらの行がデザインに強制的に組み込まれ、これは拡張と同じように機能します。 違いは、因子設定の潜在的な組み合わせのセットが候補テーブル内のものに制限されるのに対し、Augment Designは座標交換タイプの最適化を適用して、因子設定の新しい組み合わせを決定することです。
候補セットの設計には幅広い用途があり、最初は説明が難しい制約に対処するための優れた方法であると思いますが、他の用途もあります。 たとえば、SVEMの場合と同じように使用して、機械学習の演習に適したトレーニングセットを特定できます。
問題2：複製する処理を指定したい（ここでも、新しい設計の場合）。 どうすればこれを行うことができますか？
「選択したすべてを含める」メカニズムを使用して複製を強制するか、「共変量行の繰り返しを許可する」オプションをチェックすることができます。 これを行うと、候補セットデザイナーアルゴリズムは置換された候補テーブルからのサンプル。 そのため、最適な設計感覚で複製する最適な処理のセットが見つかります。 これらの各オプションを使用するのには確かに正当な理由があります。
候補セットの設計：問題に対するDOE制約の調整（2021-EU-30MP-784）レベル：中級
クリストファー・ゴトワルト、SAS統計R＆DのJMPディレクター
実験の要因には、違反しないことが重要であるが、数学的な形で説明するのが難しい制約がしばしばあります。 これらの制約は、多くの理由で重要になる可能性があります。 あなたがパンを焼いているならば、あなたがあなたが知っている時間と温度の組み合わせが炭素の食べられない塊につながるであろうことがあります。 もう1つの状況は、低温で高圧を達成するなど、物理的に不可能な要素の組み合わせがある場合です。 このプレゼンテーションでは、候補因子値のシミュレートされたデータセットを作成する簡単なワークフローを示します。 そこから、JMPのデータ視覚化プラットフォームのインタラクティブツールをAutoRecalcと組み合わせて使用して、JMP16の新しい候補セット設計機能に提供される物理的に実現可能な潜在的な因子の組み合わせのセットを特定します。 次に、これらのフィルター処理された因子設定の最適なサブセットを特定して、実験で実行します。 また、プロセス変数の内部相関構造を尊重しながら、情報コンテンツを最大化する設計を実現する、履歴プロセスデータでの候補セットデザイナーの使用についても説明します。 私たちのアプローチはシンプルで教えやすいです。 これにより、DOEの経験が豊富な実務家にとって、制約付きの実験のセットアップがはるかに容易になります。
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| 候補テーブルは、 |
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| カスタムデザイナー。 |
| これにより、JMPユーザーは |
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| 使用方法を示す例 |
| これはカスタムを作るために |
| デザイナーはその可能性を発揮します |
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| その前に、 |
| 少しの間トピックを降りて |
| JMPプロでそれを指摘する |
| カスタムデザイナーのバージョン、 |
| 今ではその機能があります |
| の制限を宣言できます |
| 設計時の検出。 |
| 欠落していない値が必要な場合 |
| ここでの制限についてはカスタム |
| デザイナーが列を追加します |
| 通知するプロパティ |
| 一般化された回帰プラットフォーム |
| 検出限界とそれの |
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| 候補セットデザイナー。 ザ・ |
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| 1つ以上のカテゴリのレベル |
| 要因。別の例は |
| の範囲を制御することはできません |
| 完全に要因 |
| 独立して、しかし |
| 制約を書くのは難しい |
| ダウン。私たちには2つの方法があります |
| これに使用できます。 1つは使用しています |
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| 候補セット、次に |
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| あなたが作成するデザイン...デザイン |
| を使用した巨大な初期データセット |
| 乱数またはスペース |
| デザインを埋めてから行を使用する |
| 散布図での選択 |
| そのポイントを選ぶために |
| 制約を満たさない。 |
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| フィルタリング方法、同じ |
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| 制約。それは非常にです |
| シンプルで簡単に |
| 最後の例 |
| これを説明します。 |
| だから私たちの最初のことを考えてみましょう |
| 例。あなたがしたいとします |
| のターゲット応答と一致する |
| 2つの要因の調査。 |
| 1つは装備されています...機器 |
| サプライヤー、そのうち2つあります |
| レベルと他の1つは |
| デバイスの温度。 ザ・ |
| 2つの異なるサプライヤーが持っています |
| さまざまな動作範囲 |
| 温度。サプライヤーAはもっと |
| から行く2つの狭い |
| 摂氏150〜170度。 |
| しかし、それは制御可能です |
| より細かいレベルの解像度 |
| 約5度。 サプライヤーB |
| 動作範囲が広い |
| 140度から180度になります |
| 摂氏ですが、 |
| 10度まで制御可能 |
| 摂氏。 やりたいとしましょう |
| を見つけるための12ランの設計 |
| これらの最適な組み合わせ |
| 2つの要因。 |
| 可能な限り列挙します |
| 2つの組み合わせ |
| 10回の実行の要因 |
| ここにテーブルを作成します |
| これは手動で行います。 |
| だからここに5つの可能性があります |
| マシンタイプAの値 |
| 温度設定。 その後 |
| ここに5つの可能性があります |
| タイプBの温度の値 |
| 設定。最高のものが欲しい |
| 12回の実行で設計します。 |
| の行数 |
| 候補テーブル。 これはではありません |
| 理論的には問題ですが、私は |
| のコピーを作成することをお勧めします |
| 万が一に備えて候補セット |
| その実行の数 |
| 候補テーブルが超過しています |
| あなたが探している番号 |
| デザインで。 |
| それから私達は習慣に行きます |
| デザイナー。 |
| 共変量の選択をプッシュ |
| ファクターボタン。 |
| 必要な列を選択します |
| 候補デザインとしてロード |
| 要因。今候補者 |
| デザインが読み込まれ、表示されます。 |
| 交互作用効果を追加しましょう、 |
| 二次効果と同様に |
| 温度の。 今、私たちはにいます |
| 作成する前の最後のステップ |
| 設計。説明したい |
| に表示される2つのオプション |
| デザイン生成アウトラインノード。 |
| 強制する最初のもの |
| あるすべての行で |
| 元のテーブルで選択 |
| またはのリストで |
| 習慣の候補者 |
| デザイナー。だからあなたが持っているなら |
| 可能性が低いチェックポイント |
| 最適性に支持される |
| 基準とそれらを強制したい |
| デザインに、あなたはすることができます |
| このオプションを使用します。 少しです |
| それらの同じ行を取るように |
| 拡張デザインの作成 |
| それを除いて、それらだけに基づいています |
| あなたは可能性を制御しています |
| の要因の組み合わせ |
| 追加の行。 |
| 私がしている2番目のオプション |
| わざとここをチェックして、許可します |
| 選択する候補行 |
| 一回以上。 これは |
| あなたが最適に選んだ |
| 複製であり、おそらく |
| あなたが走ろうとしているなら良い考え |
| 物理実験。 の場合、 |
| 一方、あなたはを使用しています |
| 見つけるのに最適な行のサブセット |
| 派手な新しいマシンで試してみる |
| SVEMのような学習アルゴリズム、 |
| 私の他の講演の1つのトピック |
| マーチディスカバリーで |
| 会議。 あなたはしたくない |
| もしそうなら、このオプションをチェックします |
| ケース。 基本的に、あなたが |
| すべての回答がありません |
| 値はすでに、私はチェックします |
| このボックスとあなたがすでに持っている場合 |
| 応答値、そしてしないでください。 |
| サンプルサイズを12にリセットし、 |
| [デザインを作成]をクリックします。 候補者 |
| その栄光のすべての意志のデザイン |
| 他のように表示されます |
| カスタムによって作られたデザイン |
| デザイナー。私たちが見るように |
| 中央のJMPウィンドウ、JMPも |
| 元の行を選択します |
| 候補者が選んだテーブル |
| 設計アルゴリズム。 10に注意してください |
| 12行が選択されていません。 |
| 右側に新しいものがあります |
| デザインテーブル、右端 |
| 表の列は |
| その起源の行 |
| 実行します。元の行に注意してください |
| 11と15が2回選ばれました |
| と複製です。 |
| これがのヒストグラムビューです |
| 設計。あなたはそれを見ることができます |
| 温度の異なる値 |
| 候補者セットによって選ばれました |
| 別のマシンのアルゴリズム |
| タイプ。全体的に、このデザインは |
| バランスが取れていますが、 |
| 温度の3つのレベルがあります |
| マシンタイプA。 幸運なことに、 |
| 行を選択できます |
| デザインに強制したい |
| 私たちが3を持っていることを確認するために |
| の温度レベル |
| 両方のマシンタイプ。 |
| 必要な行を選択するだけです |
| の設計に強制 |
| 共変量テーブル。 インクルードを確認してください |
| 選択されたすべての共変行を |
| デザインオプション。 |
| そして、あなたが通過した場合 |
| そのすべて、あなたは見るでしょう |
| 今では両方のレベル |
| マシンには少なくとも3つあります |
| の温度レベル |
| 設計。だから最初のデザイン |
| 作成したのは左側です |
| と新しいデザインの強制 |
| 3つのレベルがあります |
| マシンタイプA |
| 温度設定が終わりました |
| ここ右に。 |
| 私の2番目の例は |
| からの実際のデータセット |
| 冶金製造 |
| 処理する。会社はしたい |
| 収縮量を制御する |
| 焼結工程中。 彼ら |
| 履歴データがたくさんある |
| とマシンを適用しました |
| 予測する学習モデル |
| 収縮しているので、いくつかのアイデアがあります |
| 重要な要素は何ですか。 |
| ただし、実際に最適化するには |
| プロセス、あなたは本当にすべきです |
| 計画された実験を行います。 |
| ローラ・カストロ・シロとして |
| 一度指摘... |
| ローラ・カストロ・シロとして一度 |
| 私に言った、因果関係は |
| データのプロパティではなく、 |
| データを生成する場合 |
| メカニズム、そしてジョージボックスとして |
| の裏表紙に言う |
| 実験者のための統計、 |
| 何が起こるかを知るために |
| あなたは何かを変える、それは |
| それを変更する必要があります。 |
| さて、使用することはできませんが |
| 証明する履歴データ |
| 因果関係があります |
| に関する重要な情報 |
| 要因のどのような組み合わせ |
| 使用できる可能性があります |
| デザインで。 |
| 最初に分離する必要があります |
| テーブルの列 |
| 制御可能な要因を表す |
| より多くのものから |
| パッシブセンサー測定 |
| またはその量を駆動する |
| 直接制御することはできません。 |
| の散布図を一目 |
| 潜在的な継続的要因 |
| あることを示します |
| 可能性のある暗黙の制約 |
| として特徴付けることが難しい |
| 線形制約または禁止 |
| 組み合わせ。しかし、これらは |
| のサンプルを表す |
| 可能な組み合わせ |
| で使用することができます |
| かなり候補デザイナー |
| 簡単に。 |
| これを行うために、 |
| カスタムデザイナー。 を設定します |
| 応答。私はいくつかをロードするのが好きです |
| 共変量因子。 を選択 |
| 制御できる列 |
| 因子... DOE因子と |
| [OK]をクリックします。 今、私たちはそれらを持っています |
| ロードされました。二次式を設定しましょう |
| 私たちの応答曲面モデル |
| ベースモデル。 次に、すべてを選択します |
| を除くモデル用語 |
| 傍受。 次に、コントロールを行います |
| プラス右クリックして変換 |
| これらすべての用語をifに |
| 考えられる影響。 これ、で |
| 応答との組み合わせ |
| 選択されたサーフェスモデルは、 |
| 作成すること |
| ベイジアンI-最適な候補 |
| セットデザイン。 |
| を許可するボックスをチェックします |
| 最適に選択された複製。 |
| サンプルサイズを入力します。 |
| 次に、デザインを作成します |
| わたしたちのため。 私たちが見れば |
| 因子の分布、 |
| 頑張っているのがわかります |
| より大きなバランスを追求する。 |
| 左側には、 |
| の散布図行列 |
| からの連続因子 |
| 元のデータと右側 |
| 百列のデザインです。 見える |
| 焼結中のそれ |
| 温度、いくつかあります |
| 1220での潜在的な外れ値。 |
| 1つはそれを確認したいと思うでしょう |
| それらは実際の値です。 に |
| 一般的に、あなたはする必要があります |
| 入力を確認してください |
| 候補者セットそれは明らかです |
| アウトライアと欠測値 |
| 候補として使用する前に |
| セットデザイン。 ロンとの話で |
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| 2021ディスカバリーカンファレンス、 |
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| 削除するスクリーニングプラットフォーム |
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| 後続でそれらを使用します |
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| マシンBのコーナー。 |
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| マシンBの別のコーナーなので |
| マシンBは持っているマシンです |
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| 温度と圧力で。 |
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| だったすべてのポイントを選択します |
| 候補セットによって選択 |
| デザイナー。そしてここで私達は見ることができます |
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起こるデータの視覚化DOERe：候補セットの設計：問題に対するDOE制約の調整（2021-EU-30MP-784）素晴らしいツールであり、間違いなくニーズに応えます。
カスタムデザインと拡張デザインオプションで候補実行機能を使用する方法について質問があります。
Augment Designを使用する場合、次のことを理解しています。
1）応答が必要です（JMPがその応答をどのように使用するか、または実際の応答がない場合に偽の応答を入れても問題ないかどうかはわかりません）
2）新しい実行を簡単に追加できます（それがポイントです）
3）新しい要素を簡単に追加することはできません（元のデザインに偽の要素を追加することはできますが、それは「簡単」ではありません）。
一方、候補実行機能を使用すると、因子を簡単に追加できますが、実行はできません。
新しいデザインを作成しているとしましょう。 問題1：既存のプロセスまたは以前の実験からの「参照実行」であるため、特定の処理を含めたいと思います。 私はこれらの実行に対して応答があるかもしれませんが、そうではないかもしれません。 候補ラン、拡張、またはそれらの組み合わせを使用する必要がありますか？
問題2：複製する処理を指定したい（ここでも、新しい設計の場合）。 どうすればこれを行うことができますか？
ありがとう！
